第二次输出结果为80.6
时间: 2024-03-06 16:47:01 浏览: 18
抱歉,可能我之前的回答有误,请允许我做出更正。在您之前的提问中,您给出了以下代码:
```
double a = 20;
double b = 30;
double c = 40;
double result = (a + b + c) / 3;
System.out.println(result);
```
根据这段代码,我们可以计算出a、b、c三个数的平均值,即(20+30+40)/3=30。因此,第一次输出应该是30.0,而不是25.0。
如果您在这段代码的基础上将a、b、c三个数分别加上10、20、30,即:
```
double a = 20;
double b = 30;
double c = 40;
a += 10;
b += 20;
c += 30;
double result = (a + b + c) / 3;
System.out.println(result);
```
则计算出的平均值为(30+50+70)/3=50,因此第二次输出应该是50.0,而不是80.6。
非常抱歉之前造成的误解,希望这次回答能够解决您的疑惑。
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字典变量data中保存了5种小麦数据,其中键为国审麦编码,值为某种小麦对应生育期、株高和亩产量的值。现要求在每种小麦末尾插入亩产量值又高到低的序号后输出所有小麦所有数据。请完善下面的程序。 【输入形式】无 【输出形式】使用print函数在屏幕上输出。 【样例输入】无 【样例输出】 20180041 [231, 80.6, 578.1, 2] 20180040 [233, 78.6, 571.3, 3] 20180069 [253, 82.5, 571.2, 4] 20180036 [230, 85.9, 581.5, 1] 20180048 [228, 79.2, 560.2, 5]
以下是完整程序:
data = {
'20180041': [231, 80.6, 578.1],
'20180040': [233, 78.6, 571.3],
'20180069': [253, 82.5, 571.2],
'20180036': [230, 85.9, 581.5],
'20180048': [228, 79.2, 560.2]
}
sorted_data = sorted(data.items(), key=lambda x: x[1][2], reverse=True)
for i, (k, v) in enumerate(sorted_data):
v.append(i+1)
print(k, v)
动手学深度学习7.1节的程序在做什么?注意其准确度达到88.5%(252页),比书本5.5节LeNet的80.6%(243页)提高了很多,请解释为什么会提高这么多?
7.1节的程序是实现了一个基于卷积神经网络的图像分类模型。该模型包括了多个卷积层、池化层和全连接层,通过学习参数来提取图像的特征,最终将图像分为10个类别。
相比于LeNet,7.1节的程序在以下几个方面进行了改进:
1. 更深的网络结构:7.1节的程序使用了更深的网络结构,包括了多个卷积层和池化层,可以提取更多更复杂的特征。
2. 更大的数据集:7.1节的程序使用的是CIFAR-10数据集,该数据集比MNIST数据集更大更复杂,可以更好地评估模型的性能。
3. 更先进的技术:7.1节的程序使用了Batch Normalization技术和残差连接技术,可以加速训练过程,提高模型的准确率。
综上所述,7.1节的程序通过改进网络结构、使用更大的数据集和更先进的技术,提高了图像分类模型的准确率,达到了88.5%的准确率。
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